L'IA dans les sciences de la vie Taille du Marché

Analyse du marché de lIA dans les sciences de la vie

La taille du marché de lIA dans les sciences de la vie est estimée à 2,88 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 8,88 milliards USD dici 2029, avec une croissance de 25,23 % au cours de la période de prévision (2024-2029)

Lépidémie de COVID-19 a eu des impacts profonds et durables sur le secteur de la santé et des sciences de la vie. Lépidémie a obligé les organisations des sciences de la vie à sadapter aux perturbations de la chaîne dapprovisionnement et du développement clinique ainsi quaux défis financiers qui auraient été impensables auparavant. À court terme, les organismes de santé accéléreront linnovation pour répondre à la crise. Ces investissements permettraient aux organismes de santé de repenser la prestation et le financement des soins après la COVID-19, stimulant ainsi la croissance de ladoption de lIA pour le secteur des sciences de la vie

• En outre, le secteur connaît une transformation en raison dune pression croissante sur les coûts, dun besoin accru de productivité et des perturbations causées par de nouveaux acteurs innovants sur le marché. Un domaine émergent de lintelligence artificielle (IA), en particulier lanalyse de petits ensembles de données spécifiques à des systèmes dintérêt, peut être utilisé pour améliorer le développement de médicaments et la médecine personnalisée.
• Selon une étude publiée dans Science Translational Medicine, la plateforme d'optimisation phénotypique quadratique (QPOP), une plateforme d'IA, peut améliorer considérablement la thérapie combinée dans le myélome multiple résistant au bortézomib, qui est utilisée pour identifier les meilleures combinaisons de médicaments pour les patients individuels atteints de myélome multiple.
• En outre, des maladies complexes, comme le cancer, nécessitent souvent des combinaisons de médicaments efficaces pour avoir un impact thérapeutique significatif. À mesure que les médicaments de ces thérapies combinées deviennent de plus en plus spécifiques à des cibles moléculaires, il devient plus difficile de concevoir des combinaisons de médicaments efficaces et de choisir la bonne combinaison de médicaments pour le bon patient. Avec des coûts de développement moyens élevés (environ 2 milliards de dollars pour un traitement nouvellement approuvé), un faible taux de réussite des essais cliniques (inférieur à 12 %), un faible retour sur investissement (ROI) en raison de la réduction des dépenses de santé et une concentration sur les maladies rares. , la découverte de médicaments devient de plus en plus inefficace.
• La recherche sur les essais cliniques représente un progrès considérable, qui peut être réduit de nombreuses manières grâce à lIA. La première consiste à utiliser des analyses prédictives avancées sur un large éventail de données pour identifier rapidement les candidats aux essais cliniques auprès des populations cibles. De plus, les applications d'apprentissage automatique peuvent rendre les essais cliniques plus efficaces en facilitant des tâches telles que le calcul de la taille idéale des échantillons, le recrutement des patients et l'utilisation des dossiers médicaux pour minimiser les erreurs de données.
• Lintelligence artificielle (IA) présente lune des opportunités les plus prometteuses et potentiellement transformatrices pour lindustrie des sciences de la vie. LIA sera une cible dinvestissement clé dans les années à venir, avec une myriade dorganisations espérant capitaliser sur son potentiel. Le nombre dapplications devrait continuer daugmenter et les investisseurs devraient se lancer rapidement dans le secteur de lIA.